Los analistas de negocios saben QUÉ hacer.
Los científicos de datos saben CÓMO hacerlo.
En los viejos tiempos, usaban scripts de Unix / Perl. Hoy codifican en Python, Java, R y dominan las herramientas de “Big Data”.
Cuando DS resuelve con éxito un conjunto de tareas para BA, pueden sentirse más inteligentes solo por tener habilidades tecnológicas adicionales.
- ¿Qué piensan los investigadores del aprendizaje automático del enfoque de "un modelo para aprenderlos a todos"?
- Cuando reproduzco un disco de datos con un reproductor de CD de audio normal, ¿por qué no oigo nada?
- ¿Cómo explicarías la diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo a un niño de 13 años?
- ¿Cuántos tipos de artículos hay en una computadora?
- ¿Cuál es la diferencia entre el cerebro humano y las supercomputadoras?
La pregunta es si BA debería aprender habilidades técnicas y codificación en Python.
Saber QUÉ es al menos tan importante como saber CÓMO. Es una buena estrategia concentrarse en sus propias fortalezas. Entonces nadie puede reemplazarlo fácilmente.
Por cierto. Según Simon Sinek, lo más importante es saber POR QUÉ . Es tarea de verdaderos líderes. Entonces, ¿BA y DS se convertirán en futuros líderes? 🙂 Cómo los grandes líderes inspiran la acción.
